Modelbeheer en prestaties met Amazon SageMaker JumpStart
Ontwikkelaars kunnen via Amazon SageMaker JumpStart eenvoudig voorgedefinieerde machine learning-modellen inzetten en testen. Met de bijbehorende software development kit zijn herhaalbare prestatietests uit te voeren voordat resources weer worden opgeruimd.
Amazon Web Services biedt gebruikers de mogelijkheid om voorgeprogrammeerde modellen te implementeren via de SageMaker JumpStart-omgeving. Dit proces omvat zowel het opzetten van een testomgeving als het uitvoeren van gestructureerde evaluaties om de prestaties van de software te meten.
Efficiënt werken in de cloud
Het geautomatiseerd testen van machine learning-modellen is een standaardpraktijk in de softwareontwikkeling om de betrouwbaarheid van systemen te waarborgen. Door gebruik te maken van cloudgebaseerde ontwikkeltools kunnen ingenieurs snel experimenteren met verschillende architecturen zonder direct te investeren in zware fysieke hardware. Dit soort workflows sluit aan bij de bredere trend waarin cloudproviders streven naar een zo laag mogelijke drempel voor het integreren van kunstmatige intelligentie in bestaande bedrijfsapplicaties.
Deze samenvatting is gebaseerd op een origineel artikel van AWS Machine Learning. Lees het volledige, originele bericht bij de bron.
Lees het originele artikel